BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ Chuyên ngành Tài chính ngân hàng Mã ngành 8 34 02 01 Đề tài TÁC ĐỘNG CỦA DANH TIẾNG TRUYỀN T[.]
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ VỀ LUẬN VĂN
Đặt vấn đề
Danh tiếng của một doanh nghiệp đang ngày càng thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu, bởi nó là một nhân tố góp phần tạo ra lợi thế cạnh tranh và cải thiện hiệu quả tài chính của doanh nghiệp đó Một doanh nghiệp sở hữu danh tiếng tốt có thể xem như có thêm một tài sản vô hình, một lợi thế bền vững cho chính doanh nghiệp đó nhờ vào đặc tính riêng biệt, khó có thể bắt chước (Hall, 1993; Barney,
1991) Một số tác giả đã nghiên cứu mối quan hệ giữa danh tiếng và hiệu quả tài chính: (Roberts & Dowling, 1997; Eberl & Schwaiger, 2005), đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng (Inglis, 2006) Tuy nhiên, những lợi ích mà danh tiếng có thể mang lại cho doanh nghiệp vẫn chỉ ở mức tiềm năng; do đó câu hỏi đặt ra là liệu các doanh nghiệp, hay cụ thể hơn là các ngân hàng có thể tận dụng tốt những giá trị mà danh tiếng truyền thông có thể mang lại để cải thiện hiệu quả tài chính hay không.
Tính cấp thiết của đề tài
Phân tích danh tiếng truyền thông trong lĩnh vực ngân hàng là rất cần thiết khi hầu như tất cả các ngân hàng đều cung cấp những sản phẩm đồng nhất cho các khách hàng bằng cách sử dụng các yếu tố sản xuất tương tự như lao động (Chen,
1996) và thông qua các sản phẩm đó, giúp cho các ngân hàng dần tích lũy danh tiếng trong mắt khách hàng Vì vậy, tập trung vào lĩnh vực ngân hàng cho phép hạn chế được sự không đồng nhất liên quan đến sản phẩm và yếu tố thị trường mà những ngành khác có thể mắc phải Trong bối cảnh phát triển của các ngân hàng tại ViệtNam, chất lượng thông tin thấp do các ngân hàng công bố có thể sẽ gây ra mâu thuẫn với các nguồn thông tin khác trên các phương tiện truyền thông Do đó, ảnh hưởng của danh tiếng truyền thông đối với hoạt động của ngân hàng có thể khác nhau tùy thuộc vào việc khách hàng đặt niềm tin vào ngân hàng và cách thức cũng như khả năng tiếp nhận thông tin của khách hàng Basel II là một trong những hành lang pháp lý được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cho áp dụng chính thức nhằm tăng cường tính minh bạch trong hệ thống ngân hàng đồng thời tạo ra môi trường cạnh tranh hơn buộc các ngân hàng phải thay đổi Phiên bản Basel II dựa trên ba trụ cột chính bao gồm các yêu cầu về vốn tối thiểu, giám sát theo quy định và minh bạch và kỷ luật thị trường Đặc biệt, trụ cột thứ ba quy định các yêu cầu công bố thông tin khác nhau về mức độ rủi ro của ngân hàng, quy trình đánh giá rủi ro và an toàn vốn, được cho là rất hữu ích cho người sử dụng báo cáo tài chính (Linsley & Shrive, 2005; Vauhkonen, 2012) Các ngân hàng thương mại tại Việt Nam khi đã tuân thủ và đáp ứng các tiêu chuẩn của Basel II sẽ được đánh giá tốt hơn và nhận được tin tưởng hơn từ các quan chức chính phủ và các bên liên quan như các nhà đầu tư và khách hàng Do đó, một khi các ngân hàng áp dụng Basel II, thì họ sẽ có khả năng cao hơn trong việc tận dụng danh tiếng truyền thông của minh để mang lại hiệu quả kinh doanh cho chính những ngân hàng đó.
Từ những vấn đề cũng nhưng những câu hỏi được đặt ra ở trên, em xin chọn đề tài “TÁC ĐỘNG CỦA DANH TIẾNG TRUYỀN THÔNG ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH” làm luận văn thạc sĩ.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát mà em muốn hướng đến trong đề tài này là: Đề xuất một số ý kiến góp ý liên quan đến việc xây dựng danh tiếng truyền thông cho các NHTM hiện đang được niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP HCM, từ đó có thể góp phần gia tăng hiệu quả kinh doanh của nhóm các NHTM này.
Tìm hiểu xem liệu danh tiếng truyền thông có giúp cho các Ngân hàng thương mại gia tăng được hiệu quả hoạt động kinh doanh hay không và có các biện pháp để cải thiện tác động của danh tiếng đến hoạt động kinh doanh Ngân hàng. Để đạt được mục tiêu nghiên cứu tổng quát, em sẽ hướng tới giải quyết các mục tiêu cụ thể như sau:
- Thứ nhất, tìm hiểu về mối liên hệ giữa danh tiếng truyền thông và hoạt động kinh doanh của các NHTM hiện đang niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP HCM.
- Thứ hai, xem xét mức độ tác động của danh tiếng truyền thông đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM hiện đang niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP HCM.
- Thứ ba, đề xuất một số ý kiến, gợi ý trong việc xây dựng danh tiếng truyền thông nhằm gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM hiện đang niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP HCM trong tương lai.
Câu hỏi nghiên cứu
Đề đạt được các mục tiêu nghiên cứu đề ra, đề tài sẽ hướng đến trả lời các câu hỏi dưới đây:
- Mức độ tác động của danh tiếng truyền thông đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM hiện đang niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP HCM trong giai đoạn từ năm 2012 – 2020? Liệu có sự khác biệt về mức độ tác động giữa các nhóm NHTM có hình thức sở hữu khác nhau hay không?
- Trong tương lai, cần xây dựng chiến lược xây dựng, phát triển danh tiếng truyền thông như thế nào để có thể gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM hiện đang niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP HCM.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Tác động của danh tiếng truyền thông đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại hiện đang niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP HCM.
Các Ngân hàng thương mại hiện đang niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán
TP HCM, hiện tại đang có 16 Ngân hàng Nghiên cứu trong giai đoạn từ năm 2012 -
2020, lí do em chọn năm 2012 là năm bắt đầu nghiên cứu vì đây là năm đầu tiên màCông ty cổ phần Báo cáo đánh giá Việt Nam (VNR) đưa ra chỉ số danh tiếng truyền thông, chi số này được đánh giá dựa trên phân tích nội dung của báo chí, đồng thời đây là giai đoạn kể từ sau khi Quyết định số 254/QĐ-TTg ngày 01/03/2012 V/v Phê duyệt Đề án Cơ cấu lại hệ thống các TCTD giai đoạn 2011 – 2015 có hiệu lực đến nay.
Đóng góp của đề tài
Thông qua nghiên cứu này, chúng ta có thể quan sát ảnh hưởng của danh tiếng đối với hiệu quả kinh doanh của các Ngân hàng thương mại hiện đang niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh Từ những kết quả thu thập, các nhà lãnh đạo của những ngân hàng trên có thể hoạch định được một kế hoạch phù hợp nhằm xây dựng, phát triển và duy trì danh tiếng để hướng tới lợi nhuận và phát triển bền vững hoạt động kinh doanh của ngân hàng đó, đặc biệt là trong thời kì mà nền kinh tế Việt Nam đang phải chịu ảnh hưởng nghiêm trong do ảnh hưởng của dịch bệnh COVID-19 như hiện nay, thì việc tận dụng được càng nhiều nguồn lực khác nhau sẽ giúp cho các Ngân hàng thương mại có thể duy trì hoạt động kinh doanh ổn định, cũng như hướng đến sự phát triển thêm trong tương lai.
Cấu trúc luận văn
Nghiên cứu bao gồm 05 chương chính cụ thể như sau:
Chương 1 Giới thiệu tổng quan về luận văn
Chương 2 Cơ sở lý thuyết, các khái niệm liên quan và các nghiên cứu trước đây Chương 3 Phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên cứu
Chương 4 Thảo luận về kết quả nghiên cứu
Chương 5 Kết luận và một số khuyến nghị
CƠ SỞ LÝ THUYẾT, CÁC KHÁI NIỆM LIÊN QUAN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Khái niệm danh tiếng
Khi xem xét các tài liệu về danh tiếng doanh nghiệp, có thể thấy rằng nhiều nhà nghiên cứu, các học và chuyên gia trên thế giới đã đưa ra các định nghĩa khác nhau về danh tiếng doanh nghiệp (Kurd, Medeni, Medeni, & Sağsan, 2017). Walker (2010, p 370) đã định nghĩa danh tiếng của công ty là “sự trình bày tổng hợp về mặt cảm nhận một cách tương đối ổn định, cụ thể về các hành động trong quá khứ và triển vọng tương lai của một công ty so với một số tiêu chuẩn”. Barnett, Jermier, và Lafferty (2006) đã định nghĩa danh tiếng của công ty là
“những đánh giá tập thể về một công ty dựa trên những đánh giá về các tác động tài chính, xã hội và môi trường do công ty gây ra theo thời gian ” Theo Šontaitė- Petkevičienė (2014), danh tiếng doanh nghiệp được định nghĩa là “sự công nhận, nhận thức, thái độ và đánh giá chủ quan và tập thể về một tổ chức theo thời gian giữa tất cả các nhóm liên quan dựa trên các khía cạnh chất lượng tổ chức cụ thể, hành vi trong quá khứ, giao tiếp, biểu tượng, khả năng và tiềm năng để đáp ứng các kỳ vọng trong tương lai so với các đối thủ cạnh tranh”
Gotsi và Wilson (2001) đã định nghĩa danh tiếng công ty là “đánh giá tổng thể của các bên liên quan về công ty theo thời gian” Qua quá trình lược khảo tài liệu có thể thấy định nghĩa danh tiếng của công ty được đưa ra dưới góc độ nhận thức và đánh giá của từng cá nhân Những nhận thức và đánh giá này dựa trên kinh nghiệm trực tiếp của các bên liên quan với công ty, mối quan hệ với nhân viên hoặc đại diện của công ty, biểu tượng tổ chức và thông tin được cung cấp qua các kênh truyền thông và so sánh với các đối thủ khác (Abratt & Kleyn, 2012; Gotsi
Vấn đề liên quan đến danh tiếng của công ty vẫn còn gây tranh cãi cho đến nay, bởi vì các nhà nghiên cứu không đồng ý với định nghĩa và yếu tố cấu trúc của danh tiếng công ty Danh tiếng công ty do Fombrun (1996) đưa ra và ông định nghĩa danh tiếng công ty là điểm thu hút toàn bộ khách hàng, nhân viên, nhà đầu tư và công chúng khác Bromley (2000) định nghĩa danh tiếng công ty là cách thức đưa ra các khái niệm liên quan đến tổ chức từ công chúng Và Gotsi và Wilson (2001) định nghĩa danh tiếng của công ty là sự đánh giá của công chúng đối với tổ chức trong thời gian dài Gần đây, liên quan đến danh tiếng của công ty, các nghiên cứu về các yếu tố cấu trúc của danh tiếng đã được kích hoạt Cụ thể, Fombrun (1996) cho rằng danh tiếng của công ty bao gồm chất lượng sản phẩm, môi trường việc làm, triết lý công ty, trách nhiệm xã hội, phương pháp tình cảm và hiệu quả tài chính Lewis (2001) cho rằng danh tiếng của công ty bao gồm chất lượng sản phẩm, dịch vụ khách hàng, đội ngũ nhân viên, hiệu quả tài chính, quản lý, trách nhiệm môi trường và trách nhiệm xã hội.
Trên cơ sở khái niệm về danh tiếng của doanh nghiệp được Gotsi & Wilson
(2001) và Wartick (2002) đưa ra, trong nghiên cứu này tác giả nhận định rằng danh tiếng truyền thông của một ngân hàng thương mại không chỉ đơn giản được xác định thông qua thái độ của khách hàng mà còn được thu thập từ các nguồn thông tin, phương tiện truyền thông truyền thống hoặc phương tiện truyền thông hiện đại Theo Shoemaker & Reese (1991) ác phương tiện truyền thông có thể là những thông cáo báo chí của công ty do bộ phận quan hệ công chúng chuẩn bị; ý kiến của các bên liên quan, văn phòng chính phủ và đánh giá của các cơ quan xếp hạng trong các thông cáo báo chí (Fombrun, 1996) và các nhân viên truyền thông như phóng viên và biên tập viên viết về các công ty (Shoemaker & Reese, 1991). Lần đầu tiên, Deephouse (2000) đưa ra khái niệm về danh tiếng truyền thông của một công ty, trong đó danh tiếng truyền thông được định nghĩa là đánh giá tổng thể của một công ty được trình bày trên phương tiện truyền thông Theo đó, nguồn lưu trữ báo chí phân tích đo lường cấu trúc này (Deephouse, 2000).
Trong bối cảnh kinh tế Việt Nam đang ngày càng hội nhập sâu rộng vào khu vực và thế giới, bên cạnh các yếu tố cơ bản tạo dựng thành công cho các doanh nghiệp trên con đường nắm bắt các cơ hội mới, uy tín doanh nghiệp sẽ luôn là một phần quan trọng, là tài sản vô hình quý giá có tầm ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của bản thân doanh nghiệp Đặc biệt, trong thời kì mà dịch bệnh COVID-19 vẫn đang là mối nguy hiểm cho toàn bộ xã hội, kéo theo nền kinh tế ngày một có dấu hiệu khủng hoảng thì việc có thể tận dụng được càng giá trị của một tài sản vô hình như danh tiếng nhằm duy trì hoạt động và từ đó phát triển mạnh mẽ trở lại Danh tiếng truyền thông tốt có giá trị đối với các công ty theo ba cách: giảm chi phí, tăng giá và nâng cao các rào cản cạnh tranh Một công ty có danh tiếng truyền thông tốt sẽ là nơi làm việc chất lượng cao, có khả năng thu hút nhân viên có năng lực cao và duy trì tỷ lệ giữ chân nhân viên cao, do đó giảm chi phí tổ chức (Roberts & Dowling, 2002) Không nhưng vậy, danh tiếng truyền thông cũng phản ánh chất lượng của dịch vụ, do đó, nó trở thành một chỉ số chất lượng dựa trên đó người tiêu dùng có thể lựa chọn Do đó, một công ty có uy tín truyền thông tốt có thể giảm chi phí tiếp thị để thu hút khách hàng mới hoặc giữ chân khách hàng hiện tại, đồng thời tăng doanh số và có thể bán sản phẩm hoặc dịch vụ với giá cao Ngoài ra, khi một công ty đã có danh tiếng truyền thông tốt sẽ góp phần thể hiện rằng đây là đối tác tin cậy và giúp tăng sự tin tưởng của các công ty cung cấp và khách hàng, từ đó có thể giảm chi phí và đẩy mạnh giao dịch (Kotha & cộng sự, 2001) Điều này sẽ giúp cho công ty đạt được vị thế cao trên thị trường, giúp cho chi phí thấp hơn và đạt được nhiều lợi ích hơn so với các đối thủ khác, thông qua đó sẽ cung cấp động lực cho phép công ty nâng cao danh tiếng trong kinh doanh (Podony,
Khái niệm hiệu quả của doanh nghiệp
Theo tác giả Nguyễn Thị Hải Yến (2012) trong luận văn thạc sĩ nghiên cứu về hiệu quả hoạt động kinh doanh thì đã tiếp cận khái niệm hiệu quả hoạt động kinh doanh cụ thể như sau “Hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh là một phạm trù phản ánh trình độ sử dụng các nguồn lực (nhân lực, tài lực, vật lực, tiền vốn) để đạt được mục tiêu xác định” Trình độ sử dụng các nguồn lực chỉ có thể được đánh giá một cách chính xác khi nó được đặt trong mối quan hệ nhân quả với kết quả tạo ra để xem xét với mỗi sự hao phí nguồn lực xác định thì có thể tạo ra hiệu quả ở mức độ như thế nào
Theo Gavrea và cộng sự (2011) hiệu quả hoạt động của tổ chức là “một tập hợp các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính trong đó cung cấp thông tin về mức độ đạt được các mục tiêu và kết quả Các biện pháp tài chính bao gồm lợi nhuận, bán hàng và thị phần Các biện pháp phi tài chính bao gồm năng suất, chất lượng, hiệu quả và các biện pháp thái độ và hành vi như cam kết, ý định bỏ việc và sự hài lòng”.
Trên cơ sở tổng hợp các khái niệm về hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp thì có thể thấy hiệu quả hoạt động của tổ chức/doanh nghiệp đã được xem xét dưới nhiều góc độ khác nhau bao gồm cả góc độ tài chính và phi tài chính Kế thừa các khái niệm của các tác giả kết hợp với mục tiêu nghiên cứu thì trong nghiên cứu này hiệu quả của tổ chức được hiểu là kết quả phản ánh trình độ sử dụng các nguồn lực (nhân lực, tài lực, vật lực, tiền vốn) để đạt được mục tiêu xác định. Để đo lường hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, các tiêu chí khác nhau đã được sử dụng cho đến nay Theo Venkatraman và Ramanujam (1986), hiệu quả hoạt động của công ty là một chỉ số đánh giá năng lực của công ty trong việc đạt được các mục tiêu và hiệu quả hoạt động bao gồm cả các biện pháp tài chính và phi tài chính Các biện pháp tài chính bao gồm các yếu tố kinh tế và các biện pháp phi tài chính bao gồm các chỉ số thành công như thị phần, chất lượng, sự hài lòng và hiệu quả thị trường Mặt khác, những đóng góp của nhân viên trong công việc của họ là rất quan trọng đối với sự phát triển và thành công của tổ chức Với những nhân viên tài năng và có tay nghề cao, các công ty có thể đạt được lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ của mình Do đó, trong nghiên cứu này, chúng tôi đã sử dụng hiệu quả tài chính và hiệu quả hoạt động của nhân viên để đo lường hiệu quả hoạt động của công ty Như vậy có thể thấy hiệu quả hoạt động của công ty được phản ánh ở hai khía cạnh là hiệu quả về mặt tài chính và hiệu quả phi tài chính.
Xét về khía cạnh hiệu quả tài chính thì đó là kết quả phản ánh sự thành công của doanh nghiệp về tài chính thông qua các chỉ tiêu đánh giá như tỷ suất sinh lợi, tổng tài sản, nguồn vốn chủ sở hữu (Le, 2013) Bên cạnh đó, Li, Ragu-Nathan, Ragu-Nathan, & Rao (2006) cho rằng hiệu quả tài chính của doanh nghiệp được phản ánh thông qua tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lợi trên doanh thu, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, tốc độ tăng trưởng doanh thu Tiếp cận dưới góc độ khác thì nhiều nghiên cứu của các học giả trên thế giới đã sử dụng các chỉ tiêu của tổ chức để đo lường hiệu quả tài chính của doanh nghiệp như: lợi nhuận, tăng trưởng lợi nhuận, doanh số trên mỗi nhân viên, thị phần, năng suất lao động của nhân viên (Cappelli & Neumark, 2001; Terpstra & Rozell, 1993; Rhee, Zhao, và Kim, 2014). Đối với hiệu quả phi tài chính thì theo Le (2013) được phản ánh ở hai khía cạnh đó là hiệu quả của hoạt động chiêu thị và hiệu quả trong việc tạo ra lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp Trong đó, lợi thế cạnh tranh được phản ánh qua các yếu tố như khả năng phát triển sản phẩm mới của doanh nghiệp, khả năng giữ chân người lao động, khả năng thu hút ứng viên của doanh nghiệp, sự hài lòng của khách hàng, sự hài lòng của nhân viên, mối quan hệ giữa cấp trên và nhân viên, mối quan hệ đồng nghiệp trong công ty Theo Rhee và cộng sự (2014) yếu tố phản ảnh hiệu quả phi tài chính của doanh nghiệp đó là cạnh tranh về giá, tiết kiệm chi phí sản phẩm, phát triển sản phẩm mới, sự hài lòng của khách hàng, sự quan tâm về sở hữu trí tuệ của doanh nghiệp.
Mối quan hệ giữa truyền thông và hiệu quả của doanh nghiệp
Danh tiếng của tổ chức là một trong những tài sản quan trọng và có tính chiến lược nhất của tổ chức Mặc dù vậy, nhưng việc đo lường giá trị của danh tiếng tổ chức vẫn gặp khó khăn do tính chất vô hình Tuy nhiên, vẫn có thể thấy lợi ích của danh tiếng doanh nghiệp thể hiện trong báo cáo tài chính và giá trị thị trường của công ty (Cravens, Oliver, & Ramamoorti, 2003) Danh tiếng của công ty quan trọng không chỉ vì tiềm năng tạo ra giá trị của nó mà còn vì tính chất khó bắt chước của nó khiến, ừ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp với các đối thủ cùng ngành Do đó, danh tiếng của công ty về cơ bản có thể đóng góp vào thành công của tổ chức, tuy nhiên trong một số trường hợp danh tiếng cũng có thể dễ dàng dẫn đến sự thất bại của tổ chức (Adeosun & Ganiyu, 2013).
Danh tiếng của công ty có vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến quyết định của các bên liên quan Quyết định của nhân viên về tổ chức làm việc, quyết định của nhà đầu tư đối với tổ chức đầu tư và quyết định của khách hàng về tổ chức để nhận sản phẩm hoặc dịch vụ đều liên quan đến danh tiếng của công ty (Maden, Arıkan, Telci, & Kantur, 2012) Danh tiếng công ty tích cực mang lại nhiều lợi ích cho tổ chức Ví dụ, một số lợi ích như sau; đạt được lợi thế cạnh tranh bền vững, khiến khách hàng mua sản phẩm và dịch vụ của tổ chức, tăng sự hài lòng của khách hàng, phát triển lòng trung thành của khách hàng, góp phần vào quy trình xử lý khủng hoảng của tổ chức, thu hút và giữ chân nhân viên tài năng cho công ty, tạo cơ hội thâm nhập thị trường toàn cầu, thu hút các nhà đầu tư đến với công ty , tiếp cận nguồn vốn rẻ hơn và giúp các bên liên quan dễ dàng chịu đựng các tình huống bất lợi mà họ có thể gặp phải (Alniacik, Cigerim, Akcin, & Bayram, 2011; Arikan, Kantur, Maden, & Telci, 2016; Feldman, Bahamonde, & Velasquez Bellido, 2014 ; Işık & Zincirkıran, 2016; Karatepe & Ozan, 2017; Maden và cộng sự, 2012).
Bất chấp những vấn đề xung quanh việc định nghĩa và đo lường, danh tiếng
“tốt” vẫn được coi là cơ sở cho lợi thế cạnh tranh và tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp Barney (1991) xác định danh tiếng là một trong những nguồn tài nguyên vô hình có giá trị, quý hiếm, không thể bắt chước và không thể thay thế có thể cung cấp lợi thế cạnh tranh bền vững Là một nguồn lực phức tạp về mặt xã hội, danh tiếng tích cực có thể là yếu tố chính trong việc duy trì lợi thế cạnh tranh vì nó được phát triển trong một thời gian dài mà đối thủ cạnh tranh không thể dễ dàng bắt chước và đạt được (Dierickx và Cool, 1989; Hall 1992) Theo Coyne
(1986) danh tiếng đóng vai trò như một nguồn lợi thế cạnh tranh bền vững, Hall
(1992) nhận thấy rằng danh tiếng “được đánh giá cao về vai trò của nó đối với những đóng góp mà nó tạo ra cho sự thành công trong kinh doanh”
Các lợi ích có mục đích thu được từ việc sở hữu danh tiếng truyền thông tốt và có liên quan mật thiết đến việcgia tăng hiệu quả tài chính cho tổ chức bao gồm:cung cấp chỉ số về chất lượng sản phẩm khi người tiêu dùng đứng trước sự lựa chọn giữa các sản phẩm cạnh tranh (tăng doanh số bán hàng, giá và giữ chân khách hàng) (Shapiro , 1983); thu hút nhân viên có năng lực và tỷ lệ giữ chân nhân viên cao hơn (giảm chi phí tổ chức) (Roberts và Dowling, 2002); giảm sức ép trong trao đổi giữa nhà cung cấp và người mua (tăng doanh số, giảm chi phí giao dịch) (Kotha và cộng sự, 2001); và cung cấp dự trữ lợi thế thương mại (tài sản vô hình chiến lược) như một “rào cản” cạnh tranh trong thời gian hoạt động kinh doanh khó khăn (duy trì doanh số bán hàng) (Michalisin và cộng sự, 2000).Podolny (1993) ra rằng một khi một công ty phát triển được danh tiếng truyền thông tốt, công ty đó sẽ gặt hái được nhiều lợi ích, do đó sẽ nâng cao hơn nữa danh tiếng Roberts và Dowling (2002) đã ghi nhận vấn đề về mối quan hệ qua lại giữa hiệu quả tài chính và danh tiếng truyền thông của tổ chức, trong đó lợi nhuận được cải thiện cũng nâng cao danh tiếng, từ đó nâng cao hiệu quả tài chính của doanh nghiệp Theo Deephouse (2000) khi thực hiện nghiên cứu nhằm điều tra mối quan hệ giữa danh tiếng truyền thông và hiệu quả tài chính (ROA) của các ngân hàng thương mại đã tìm thấy các bằng chứng thực nghiệm cho thấy tồn tại mối quan hệ tích cực có ý nghĩa thống kê giữa danh tiếng truyền thông và hiệu quả tài chính của ngân hàng.
Vai trò trung gian của các yếu tố thể chế trong mối quan hệ giữa danh tiếng truyền thông và hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Từ định nghĩa cũng như cách đánh giá xếp hạng về danh tiếng truyền thông ở trên, thêm vào đó là việc truyền thông ở Việt Nam đang ngày càng phát triển, nếu như trước đây người dân Việt Nam đa phần chỉ đọc báo qua bản cứng, thì ngày nay, họ thể truy cập Internet gần như mọi lúc nơi, dẫn đến việc xây dựng hình ảnh thương hiệu Ngân hàng sẽ ngày càng trở lên quan trọng Như đã trình bày ở trên, Basel II là một trong số ít các hành lang pháp lý chính thức được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam áp dụng hiện nay, nhằm tăng cường tính minh bạch trong hệ thống ngân hàng đồng thời tạo ra môi trường cạnh tranh hơn buộc các ngân hàng phải thay đổi Basel II dựa trên ba trụ cột chính bao gồm các yêu cầu về vốn tối thiểu, giám sát theo quy định và minh bạch và kỷ luật thị trường Trong mô hình đó, trụ cột thứ ba quy định các yêu cầu công bố thông tin khác nhau về mức độ rủi ro của ngân hàng, dẫn đến việc ngân hàng nào tuân thủ và đáp ứng các tiêu chuẩn của Basel II sẽ được đánh giá tốt hơn và nhận được tin tưởng hơn từ các quan chức chính phủ và các bên liên quan như các nhà đầu tư và khách hàng (Aldrich & Fiol, 1994) Một khi đã có được hình ảnh tốt đẹp trong mắt khách hàng, Ngân hàng sẽ xây dựng được một lượng lớn khách hàng thân thiết, và thông qua lời giới thiệu từ những khách hàng đó, sẽ là cơ hội thu hút thêm những khách hàng tiềm năng khác mà không phải bỏ ra chi phí quảng cáo quá cao Ta có thế thấy rằng, một Ngân hàng có danh tiếng tốt đẹp trong mắt khách hàng sẽ có những lợi thế trong việc quảng bá những sản phẩm mới, cũng như giữ chân những khách hàng thân thiết, từ đó mở ra thêm nhiều cơ hội cho Ngân hàng đó phát triển hơn nữa.
Ngoài ra, nhiều học gia trên thế giới khi thực hiện nghiên cứu nhằm điều tra mối quan hệ giữa danh tiếng truyền thông và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp đã đưa ra nhận định rằng hiệu quả hoạt động của một ngân hàng thương mại có nhiều cơ hội được cải thiện một cách đáng kể nhờ đạt được danh tiếng truyền thông Mặc dù vậy, trên cơ sở lý thuyết dựa trên tài nguyên, các doanh nghiệp có khả năng tận dụng các cơ hội và nhờ đó, nâng cao hiệu suất phụ thuộc phần lớn vào nguồn lực nội bộ của chính họ (Barney, 1991; Duschek, 2004) Do đó, trong nghiên cứu này nhà nghiên cứu kỳ vọng rằng một ngân hàng có quy mô lớn hoặc được niêm yết trên thị trường chứng khoán sẽ có khả năng tài chính mạnh hơn và có vị trí tốt hơn để tận dụng danh tiếng truyền thông trong nâng cao hiệu quả tài chính.
Tổng quan các nghiên cứu trước đây liên quan đến đề tài
Nhiều nghiên cứu đã khẳng định danh tiếng như một nguồn tài nguyên vô hình quan trọng giúp doanh nghiệp phát triển lợi thế cạnh tranh bền vững (Dierickx &Cool, 1989; Barney, 1991) Các học giả vẫn đang tranh luận về các cách tiếp cận liên qua đến định nghĩa và quy mô của danh tiếng Theo Shenkar & Yuchtman-Yaar (1997), danh tiếng là một khái niệm rộng có thể áp dụng trong tiếp thị, kế toán hoặc kinh tế Khái niệm này phản ánh một hình ảnh vững chắc, uy tín và thiện chí Nói cách khác, danh tiếng có thể gắn liền với một cá nhân, thương hiệu hoặc công ty và các bên liên quan nhận thức và đánh giá nhân tố này ở các thời điểm khác nhau (Perrow, 1961) Tập trung vào danh tiếng của công ty, Fombrun
(1996) đã xác định đây là đại diện nhận thức của một công ty về hành động trong quá khứ và triển vọng tương lai của công ty khi so sánh với các đối thủ cạnh tranh hàng đầu. Để giải thích hiệu quả của các công ty theo lợi thế cạnh tranh bền vững, Barney
(1991) đã xây dựng khung lý thuyết trên quan điểm dựa trên tài nguyên Theo lý thuyết này, sự khác biệt trong hiệu quả của các công ty có thể được giải thích bằng các tài nguyên và khả năng mà họ sở hữu và cách quản lý hiệu quả các tài nguyên Cụ thể, lý thuyết này nhấn mạnh vai trò của các nguồn lực và khả năng các công ty xây dựng lợi thế cạnh tranh hoặc có khả năng thực hiện chiến lược tạo giá trị không đồng thời mà bất kỳ đối thủ cạnh tranh hiện tại và tiềm năng áp dụng (Barney, 1991; Wang, 2014) Để duy trì lợi thế cạnh tranh, các công ty tiếp tục nỗ lực vượt trội so với các đối thủ khác và bảo vệ vị thế cạnh tranh trên thị trường Để có nguồn lực vững chắc nhằm duy trì các lợi thế cạnh tranh bền vững, phải có một số thuộc tính đặc biệt Chỉ khi các tài nguyên khan hiếm và có giá trị mới có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh cho danh nghiệp Tuy nhiên, khi các đối thủ cạnh tranh tài nguyên đó không thể bắt chước và không thể thay thế, từ đó những tài nguyên đó có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp.
Trong bài nghiên cứu năm 2009 có tiêu đề tiếng Anh là “Measuring the Impact of Corporate Reputation on Stakeholder Behavior” (tạm dịch: Đo lường tác động của danh tiếng doanh nghiệp đến quyết định của nhà đầu tư ), Manfred
Schwaiger và các cộng sự đã chỉ ra rằng danh tiếng của một doanh nghiệp là một trong những tài sản vô hình có giá trị nhất, và rất khó để có thể sao chép bởi các đối thủ Một doanh nghiệp biết cách xây dựng và duy trì thương hiệu của mình sẽ luôn đạt được những lợi thế và thành công to lớn Một tác giả cũng nghiên cứu về liên hệ giữa danh tiếng truyền thông và hiệu quả hoạt động tài chính của doanh nghiệp là Inglis và các công sự vào năm 2016 với tiêu đề “Corporate reputation and organizational performance: An Australian study” (tạm dịch: Danh tiếng doanh nghiệp và hiệu quả kinh doanh nghiệp: Nghiên cứu tại nước Úc) Trong bài nghiên cứu này, Inglis ìm ra kết quả là danh tiếng có tác động đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp tại Úc, tuy nhiên tác động này không quá mạnh như kết quả đã nghiên cứu ở các nước khác.
Tại Việt Nam, một nhóm tác giả bao gồm Đoàn Ngọc Thắng, Nguyễn Thị Hồng Hải và Hoàng Phương Dung đã từng nghiên cứu về vấn đề này, với bài viết có tiêu đề: “Tác động của danh tiếng truyền thông tới hiệu quả tài chính của ngân hàng thương mại Việt Nam”, được đăng trên Tạp Chí Quản lý và Kinh Tế quốc tế vào năm 2020 Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang ngày càng hội nhập sâu rộng vào khu vực và thế giới, bên cạnh các yếu tố cơ bản tạo dựng thành công cho các doanh nghiệp trên con đường nắm bắt các cơ hội mới, uy tín doanh nghiệp sẽ luôn là một phần quan trọng, là tài sản vô hình quý giá có tầm ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của bản thân doanh nghiệp.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Thu thập và xử lý dữ liệu
Dữ liệu quan sát được thu thập từ báo cáo tài chính hàng năm đã được của các Ngân hàng thương mại từ năm 2012 đến năm 2020, được tổng hợp ở phần dữ liệu doanh nghiệp của trang web CAFEF.VN Riêng đối với biến MRD sẽ được thu thập ở website của Công ty cổ phần Báo cáo Đánh giá Việt Nam (Vietnam Report JSC) là VNR500.COM.VN và trang TOPTENVIETNAM.VN, ngoài ra còn một số trang web khác.
Mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu này kế thừa từ mô hình trong nghiên cứu của Đoàn Ngọc Thắng và các cộng sự, có dạng như sau:
PERF it =α 0 +γ i +λ t +β 1 MRD (i, t-1) +β 2 TREATMENT it +ε t
Trong đó, TREATMENT it là tập hợp các biến kiểm soát, ngoài một số biến giống như đã định nghĩa ở trên, còn có các biến khác như: HHI là Herfindahl-Hirsh Index về tiền gửi ngân hàng, nắm bắt mức độ tập trung của ngành ngân hàng; LISTED là biến giả lấy giá trị 1 nếu ngân hàng là ngân hàng niêm yết và 0 nếu không; STATE là biến giả nhận giá trị 1 nếu ngân hàng là ngân hàng có vốn Nhà nước và giá trị 0 nếu không có vốn góp từ Nhà nước; NPL là tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ … Do có sự khác nhau về mẫu quan sát khi nghiên cứu của tác giả Đoàn Ngọc Thắng và cộng sự có mẫu là 38 ngân hàng tại Việt Nam, bao gồm cả ngân hàng đã niêm yết và chưa niêm yết, còn trong phạm vi luận văn này, mẫu quan sát của em là 16 ngân hàng hiện đang niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP HCM, nên em đề xuất mô hình nghiên cứu dự kiến, kế thừa từ mô hình trên như sau:
PROF it =α 0 + β 1 *MRS (i, t-1) + β 2 *COND it + ε t
Trong đó, chỉ số i và t lần lượt là ngân hàng và năm
Biến phụ thuộc PROFit= {ROAit, ROEit} là một tập hợp các biến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Trong khi đó, MRD (i, t-1) vàCONDit là các biến độc lập, với CONDit tập hợp các biến độc lập khác.
Với mục tiêu nghiên cứu là tìm ra mối liên hệ cũng như tác động của danh tiếng truyền thồng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng, tác giả đưa ra ba giả thuyết cho kết quả nghiên cứu như sau: “Có sự liên hệ và tác động cùng chiều giữa danh tiếng và hiệu quả kinh doanh của ngân hàng và tác động này đủ lớn để ảnh hưởng đến chiến lược kinh doanh của ngân hàng trong việc xây dựng và khuếch đại hình thương hiệu trong mắt khách hàng như tăng chí phí xây dựng hình ảnh, thương hiệu của ngân hàng, chi phí marketing, truyền thông, …”
Mô tả biến
3.3.1 Mô tả biến phụ thuộc
Theo những nghiên cứu trước đây (Deephouse, 2000; Inglis & cộng sự, 2006; Esra Nemli Calistkan & cộng sự), các biến phụ thuộc được họ lựa chọn cho mô hình bao gồm lợi nhuận trên tài sản trung bình (ROA), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu trung bình (ROE), lợi nhuận trên vốn đầu tư ROIC và Giá thị trường so với sổ sách (MBV) Tuy nhiên, do sự khác nhau về quốc giá cũng như ngành nghề của các doanh nghiệp được nghiên cứu, nên ROA và ROE sẽ là hai biến phụ thuộc, thể hiện hiệu quả tài chính được em sử dụng trong nghiên cứu này Dưới đây là công thức xác định biến
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA)
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu
3.3.2 Mô tả biến độc lập
Vì số liệu liên quan đến đến biến này được lấy từ dữ liệu được công bố trên trangCông ty cổ phần Báo cáo Đánh giá Việt Nam (VNR) nên em xin được trích dẫn cách thức để công ty này thu thập và đưa ra những số liệu của biến này như sau:
“Bảng xếp hạng Top 10 Ngân hàng thương mại Việt Nam uy tín dựa trên phương pháp Media Coding (mã hóa dữ liệu báo chí) trên truyền thông, kết hợp nghiên cứu chuyên sâu các ngành trọng điểm, có tiềm năng tăng trưởng cao như: Bất động sản – Xây dựng, Bảo hiểm, Dược, Công nghệ, Thực phẩm – Đồ uống, Bán lẻ, Du lịch, Logistics Phương pháp nghiên cứu phân tích truyền thông để đánh giá uy tín của các công ty dựa trên học thuyết Agenda Setting của 2 giáo sư Maxwell McCombs và Donald L Shaw về sự ảnh hưởng, tác động của truyền thông đại chúng đến cộng đồng và xã hội, được Vietnam Report và các đối tác hiện thực hóa và áp dụng từ năm 2012 Theo đó, Vietnam Report đã sử dụng phương pháp Branch Coding (đánh giá hình ảnh của công ty trên truyền thông) để tiến hành phân tích uy tín của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.Vietnam Report tiến hành mã hóa (coding) các bài báo viết về các ngân hàng được đăng tải trên các trang báo có ảnh hưởng tại Việt Nam trong thời gian từ tháng 06/2020 đến tháng 05/2021 Các bài báo được phân tích và đánh giá ở cấp độ câu chuyện (story – level) về 24 khía cạnh hoạt động cụ thể của các công ty từ sản phẩm, kết quả kinh doanh, thị trường tới các hoạt động và uy tín của lãnh đạo công ty Các thông tin được lựa chọn để mã hóa (coding) dựa trên 2 nguyên tắc cơ bản: Tên công ty xuất hiện ngay trên tiêu đề của bài báo, hoặc tin tức về công ty được đề cập tối thiểu chiếm 5 dòng trong bài báo, đây được gọi là ngưỡng nhận thức – khi thông tin được đánh giá là có giá trị phân tích Các thông tin được đánh giá ở các cấp độ: Trung lập; Tích cực; Khá tích cực; Không rõ ràng; Khá tiêu cực; Tiêu cực.”
Sau khi đã chọn xong bài báo, thông tin của chúng sẽ được mã hóa, từ đó quy đổi thành điểm danh tiếng truyền thông (MRS – Media Reputation Score) Điểm MRS của một doanh nghiệp là tổng điểm của doanh nghiệp đó được tổng hợp lại dựa theo các tiêu chí trong một khoảng thời gian nhất định VNR chỉ báo cáo số điểm của mười doanh nghiệp hàng đầu có MRS cao nhất trong nhóm ngành đó.
Trong nghiên cứu này, biến MRS sẽ được quy ước nhận giá trị là 1 nếu Ngân hàng đó nằm thuộc về nhóm mười Ngân hàng có điểm cao nhất trong nhóm ngành và sẽ nhận giá trị là 0 nếu thuộc nhóm còn lại.
3.3.3 Mô tả biến kiểm soát
Dựa trên kết quả nghiên cứu về các yếu tố quyết định hiệu suất doanh nghiệp (Rosen & cộng sự, 2005; Jiang & cộng sự, 2013; Lưu & cộng sự,
2019), ở nghiên cứu này tác giả sử dụng các biến sau làm biến kiểm soát có ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng, bao gồm:
SIZE là biến thể hiện được quy mô của Ngân hàng Theo Rosen & cộng sự, 2005, Một NHTM với quy mô lớn sẽ có mục tiêu hoạt động và đối tượng khách hàng khác biệt so với một NHTM có quy mô nhỏ hơn. Điều này đẫn chi phí quảng bá giữa các Ngân hàng cũng khác nhau. Biến SIZE sẽ được lấy theo giá trị tổng tài sản của Ngân hàng, và sử dụng giá trị logarit hóa theo cơ số tự nhiên.
AGE là biến thể hiên thâm niên trong lĩnh vực ngân hàng đó và được đo bằng số năm mà ngân hàng đó đã hoạt động tại Việt Nam Một NHTM với thâm niên lâu năm hoạt động trong ngành tất nhiên sẽ có cơ hội được công chúng biết đến dễ dàng hơn so với một NHTM vừa được thành lập cách đây không lâu Tương tư như biến SIZE, biến này em cũng sẽ lấy giá trị logarit hóa theo cơ số tự nhiên.
BRN là tổng số chi nhánh mà ngân hàng đã thành lập trong phạm vi nước Việt Nam Một NHTM càng có một mạng lưới chi nhánh trải rộng sẽ càng dễ dàng tiếp cận với người dân hơn, và thông qua đó cũng dễ dàng xây dựng hình ảnh trong mắt công chúng hơn Giống như hai biến ở trên, biến BRN cũng sẽ được lấy giá trị logarit hóa theo cơ số tự nhiên làm giá trị tính toán.
DEPOSIT và LOAN lần lượt tỷ lệ tiền gửi và tỷ lệ nợ vay trên tổng tài sản của ngân hàng; Hai biến này thể hiện được chiến lược phát triển của mỗi NHTM, cho thấy NHTM muốn tập trung vào huy động vốn hay cho vay hay cả hai
ETA là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản; Tỷ lệ này càng cao thì mức độ an toàn vốn hoạt động của ngân hàng cũng càng cao.
GOV là biến thể hiện một NHTM có sở hữu vốn góp của Nhà nước hay không Một NHTM khi được Nhà nước góp vốn sẽ vừa nhận được những điều tích cực lẫn tiêu cực Nhờ có sự hỗ trợ quản lý của Nhà nước, NHTM có thể xây dựng chiến lược kinh doanh, phát triển tuy nhiên ngược lại thì NHTM đó cũng sẽ chịu sự quản lý chặt chẽ của Nhà nước Trong đề tài này, GOV biến nhận giá trị là 1 nếu ngân hàng đó có vốn góp từ Nhà nước, ngược lại sẽ nhận giá trị là 0 nếu không có vốn góp từ Nhà nước;
Tương tự như biến GOV, FOR là biến thể hiện một NHTM có sở hữu vốn góp của tổ chức/cá nhân là người nước ngoài hay không Một NHTM khi nhận được vốn đầu tư từ nước ngoài sẽ góp phần mở ra nhiều cơ hội phát triển, cũng như tìm kiếm được thêm nhiều khách hàng tiềm năng Mặt khác, danh tiếng của tổ chức/cá nhân nước ngoài cũng sẽ góp phần gia tăng danh tiếng cho NHTM ấy Trong nghiên cứu này, FOR sẽ biến nhận giá trị là 1 nếu ngân hàng có cổ đông góp vốn là doanh nghiệp hay ngân hàng nước ngoài sở hữu trên 10% cổ phần, và nhận giá trị là 0 nếu không có cổ đông hoặc có cổ đông góp là doanh nghiệp hay ngân hàng nước ngoài nhưng sở hữu dưới 10% cổ phần
Ngoài những biến nêu trên, so với mô nghiên cứu của Đoàn Ngọc Thắng, Nguyễn Thị Hồng Hải, Hoàng Phương Dung, 2020, em đã loại bỏ đi biến HHI và biến LISTED Biến HHI là biến thể hiện mức độ tập trung của ngành ngân hàng, còn biến LISTED là biến thể hiện NHTM có được niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam hay không Do mẫu quan sát khác nhau, kèm theo là việc hiện nay hầu như toàn bộNHTM tại Việt Nam đều đã niêm yết trên thị trường chứng khoán nên em xin được loại bỏ 2 biến này khỏi mô hình nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Mô hình ước lượng Pooled OSL là mô hình ước lượng, trong đó sử dụng dữ liệu bảng để thực hiện việc phân tích Dưới hình thức sử dụng đồng thời tất cả các dữ liệu xếp chồng lên nhau và không có sự khác biệt giữa các đối tượng khác nhau Hay hiểu theo một cách đơn giản là mô hình Pooled OSL thực hiện phân tích dữ liệu như một phân tích OSL thông thường và ước lượng mối tương quan trong mô hình nghiên cứu bằng cách sử dụng tập hợp thành đám mây dữ liệu Dưới đây là mô hình ước Pooled OSL: y ¿ =a+ bx ¿ + e ¿
3.4.2 Mô hình tác động cố định (FEM)
Xét một mối quan hệ kinh tế, với biến phụ thuộc, Y, và hai biến giải thích quan sát được, X1 và X2, và một hoặc nhiều biến không quan sát được Chúng ta có dữ liệu bảng cho Y, X1, và X2 Dữ liệu bảng bao gồm N-đối tượng và T-thời điểm, và vì vậy chúng ta có NxT quan sát Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển không có hệ số cắt được xác định bởi:
Yit = β1Xit1 + β2Xit2 + μit với i = 1, 2, …, N và t = 1, 2, …, T trong đó Yit là giá trị của Y cho đối tượng i ở thời điểm t; Xit1 là giá trị của X1 cho đối tượng i ở thời điểm t, Xit2 là giá trị của X2 cho đối tượng i ở thời điểm t, và μit là sai số của đối tượng i ở thời điểm t
Mô hình hồi quy tác động cố định, là một dạng mở rộng của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, được cho bởi:
Yit = β1Xit1 + β2Xit2 + νi + εit trong đó μit = νi + εit Sai số của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển được tách làm hai thành phần Thành phần νi đại diện cho các yếu tố không quan sát được khác nhau giữa các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian Thành phần εit đại diện cho những yếu tố không quan sát được khác nhau giữa các đối tượng và thay đổi theo thời gian.
Có hai phương pháp ước lượng được sử dụng để ước lượng các tham số của mô hình tác động cố định. i) Ước lượng hồi quy biến giả tối thiểu LSDV với mỗi biến giả là đại diện cho mỗi đối tượng quan sát của mẫu ii) Ước lượng tác động cố định (Fixed effects estimator).
Khi N lớn, việc sử dụng ước lượng LSDV sẽ rất cồng kềnh hoặc không khả thi. Nguyên tắc của ước lương tác động cố định được hiểu như sau Để đánh giá tác động nhân quả của các biến độc lập X1 và X2 lên biến phụ thuộc Y, ước lượng tác động cố định sử dụng sự thay đổi trong X1, X2, và Y theo thời gian Gọi Zi kí hiệu cho một biến không quan sát được khác nhau giữa các đối tượng nhưng không đổi theo thời gian và vì vậy bao gồm cả phần sai số trong đó Bởi vì Zi không thay đổi theo thời gian nên nó không thể gây ra bất kì sự thay đổi nào trong Yit; Sở dĩ như vậy là vì không thay đổi theo thời gian, Zi không thể giải thích bất kì sự thay đổi nào trong Yit theo thời gian Vì vậy, loại trừ tác động cố định của Zi lên Yit bằng cách sử dụng dữ liệu sự thay đổi trong Yit theo thời gian.
3.4.3 Mô hình tác động ngẫu nhiện (REM)
Xét một mối quan hệ kinh tế bao gồm một biến phụ thuộc, Y, và hai biến giải thích quan sát được, X1 và X2 Chúng ta có dữ liệu bảng cho Y, X1, và X2 Dữ liệu bảng gồm có N đối tượng và T thời điểm, và vì vậy chúng ta có NxT quan sát
Mô hình tác động ngẫu nhiên được viết dưới dạng:
Yit = β1Xit1 + β2Xit2 + νi + εit với i = 1, 2, …, N và t = 1, 2, …, T
Trong đó, sai số cổ điển được chia làm 2 thành phần Thành phần νi đại diện cho tất các các yếu tố không quan sát được mà thay đổi giữa các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian Thành phần εit đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được mà thay đổi giữa các đối tượng và thời gian Giả sử rằng vi được cho bởi:
Trong đó, vi lại được phân chia làm hai thành phần: i) thành phần bất định α0, ii) thành phần ngẫu nhiên ωi.
Giả định rằng, ωi cho mỗi đối tượng được rút ra từ một phân phối xác suất độc lập với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai không đổi, đó là, E(ωi) = 0 Var(ωi)= sω 2 Cov(ωi,ωs) = 0
N biến ngẫu nhiên ωi được gọi tác động ngẫu nhiên (random effects).
Mô hình tác động ngẫu nhiên có thể được viết lại:
Trong đó μit = ωi + εit Một giả định quan trọng trong mô hình tác động ngẫu nhiên là thành phần sai số μit không tương quan với bất kì biến giải thích nào trong mô hình.
Phương pháp ước lượng Ước lượng OLS cho mô hình tác động ngẫu nhiên sẽ cho các tham số ước lượng không chệch nhưng lại không hiệu quả Hơn nữa, các ước lượng của sai số chuẩn và do đó thống kê t sẽ không còn chính xác Sở dĩ như vậy là vì ước lượng OLS bỏ qua sự tự tương quan trong thành phần sai số μit Để kết quả ước lượng không chệch và hiệu quả, chúng ta có thể sử dụng ước lượng GLS khả thi (FGLS) để khắc phục hiện tượng sai số nhiễu tự tương quan Ước lượng FGLS còn được gọi là ước lượng tác động ngẫu nhiên (Random effects estimator).
Ngoài hai phương pháp tác động cố định và tác động ngẫu nhiên, trong một số trường hợp nhà nghiên cứu vẫn sử dụng ước lượng OLS thô (Pooled OLS) cho dạng dữ liệu thu thập này Ước lượng thô là ước lượng OLS trên tập dữ liệu thu được của các đối tượng theo thời gian, do vậy nó xem tất cả các hệ số đều không thay đổi giữa các đối tượng khác nhau và không thay đổi theo thời gian (Gujarati, 2004 trang 641).
3.4.4 Lựa chọn mô hình phù hợp
Câu hỏi đặt ra là mô hình nào sẽ là mô hình phù hợp: Pooled OLS, FE hay RE Sự phù hợp của ước lượng tác động ngẫu nhiên và tác động cố định được kiểm chứng trên cơ sở so sánh với ước lượng thô
Cụ thể, ước lượng tác động cố định được kiểm chứng bằng kiểm định F với giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số vi đều bằng 0 (nghĩa là không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau) Bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa cho trước (mức ý nghĩa 5% chẳng hạn) sẽ cho thấy ước lượng tác động cố định là phù hợp Đối với ước lượng tác động ngẫu nhiên, phương pháp nhân tử Lagrange (LM) với kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm chứng tính phù hợp của ước lượng (Baltagi, 2008 trang 319) Theo đó, giả thuyết H0 cho rằng sai số của ước lượng thô không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng var(vi) = 0 (hay phương sai giữa các đối tượng hoặc các thời điểm là không đổi) Bác bỏ giả thuyết
H0, cho thấy sai số trong ước lượng có bao gồm cả sự sai lệch giữa các nhóm, và phù hợp với ước lượng tác động ngẫu nhiên.
Kiểm định Hausman sẽ được sử dụng để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp giữa hai phương pháp ước lượng tác động cố định và tác động ngẫu nhiên (Baltagi,
THẢO LUẬN VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mô tả thống kê dữ liệu
Bảng phân tích thống kê mô tả giúp mô tả những đặc tính cơ bản của những dữ liệu đã thu nhập được và đưa ra những nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứ, cụ thể bảng mô tả sẽ mô tả lại dữ liệu bao gồm: giá trị trung bình, trung vị, sai số chuẩn, giá trị nhỏ nhất và cuối cùng là giá trị lớn nhất.
Bảng 4 1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Tên biến Số quan sát
Trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả phân tích stata)
“Kết quả thống kê cho thấy trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2020 tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) của các ngân hàng trung bình cấp xỉ 0.85, trong đó ngân hàng có ROA thấp nhất là -1.28 và ngân hàng có ROA lớn nhất đạt hơn 2.65 với độ lệch chuẩn đo lường được là 0.7757 cho thấy rằng mức biến động dữ liệu là rất nhỏ
Cũng trong giai đoạn này trung bình tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các ngân hàng đạt 8.15625, trong đó ngân hàng có ROE cao nhất lên đến 24.45 và ngân hàng có ROE thấp nhất là -8.3 và mức độ dao động của dữ liệu là 10.17133
Trung bình điểm MDR của các ngân hàng trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm
2020 là 0.5069444 Trong đó, ngân hàng có điểm MDR lớn nhất là 1 điểm và ngân hàng có điểm MDR nhỏ nhất là 0 điểm Độ lệch chuẩn của dữ liệu về điểm MDR là 0.5016968
Trung bình quy mô (SIZE) của các ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu từ năm
2012 đến năm 2020 đạt 5.1125 Trong đó, ngân hàng có logarit tự nhiên tài sản lớn nhất lên đến 7.89 và ngân hàng logarit tự nhiên tài sản nhỏ nhất là 2.69 Độ lệch chuẩn của biến này khá nhỏ 1.275313 cho thấy dữ liệu nghiên cứu không có sự biến động quá lớn giữ các quan sát.
Trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2020 thì trung bình tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DEPOSIT) của các ngân hàng là 60.44% Trong đó ngân hàng có tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản lớn nhất lên đến 89% và ngân hàng có tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản nhỏ nhất là 29% Độ lệch chuẩn của biến này có giá trị rất nhỏ là 0.1640482, điều này đồng nghĩa với việc không có sự biến thiên lớn về tỷ lệ tiền gửi giữa các quan sát.
Trung bình tỷ lệ nợ vay trên tổng tài sản của các ngân hàng trong giai đoạn từ năm
2012 đến năm 2020 đạt 52.02% Trong đó, ngân hàng có tỷ lệ nợ vay trên tỏng tài sản lớn nhất lên đến 79% và ngân hàng có tỷ lệ nợ vay trên tổng tài sản thấp nhất là
24% Độ lệch chuẩn đo lường được là 0.1415199, đồng nghĩa với việc có sự dao động lớn về tỉ lệ nợ vay trên tổng tài sản giữa các quan sát.
“Kết quả thống kê cho thấy trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2020 logarit tự nhiên số lượng các chi nhánh tại Việt Nam của các Ngân hàng đạt trung bình 5.252639, trong đó ngân hàng có logarit tự nhiên số lượng các chi nhánh tại Việt Nam thấp nhất là 2.79 và ngân hàng có logarit tự nhiên số lượng các chi nhánh tại Việt Nam lớn nhất đạt hơn 7.75
Về quy mô vốn chủ sở hữu, thì trong giai đoạn này trung bình tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của các ngân hàng là 0.109444 Trong đó, ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản nhỏ nhất là 0.03 và ngân hàng có tỷ lệ này lớn nhất là 0.24 Độ lệch chuẩn đo lường được ở mức cao là 1.151931, điều này đồng nghĩa với việc có sự biến thiên lớn về quy mô tài sản của các quan sát.
“Kết quả thống kê cho thấy trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2020 logarit tự nhiên số năm hoạt động của các Ngân hàng tại Việt Nam đạt trung bình 2.109028, trong đó ngân hàng có logarit tự nhiên số năm hoạt động tại Việt Nam thấp nhất là 0.03 và ngân hàng có logarit tự nhiên số năm hoạt động tại Việt Nam lớn nhất đạt hơn 4.15 Độ lệch chuẩn đo lường được là 1.151931 Điều này đòng nghĩa với việc không có sự biến thiên dữ liệu lớn đối với biến này.
Trung bình của các ngân hàng trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2020 là0.5069444 Trong đó, ngân hàng có điểm MDR lớn nhất là 1 điểm và ngân hàng có điểm MDR nhỏ nhất là 0 điểm Độ lệch chuẩn của dữ liệu về điểm MDR là0.5016968.
Ma trận tương quan
Hệ số tương quan được dùng để ước lượng mức độ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến với nhau Giá trị tuyệt đối của hệ số này càng tiến về gần 1 thì mức độ chặt chẽ càng cao và càng tiến gần về 0 thì mức độ chặt chẽ càng thấp Bảng 4.2 trình bày ma trận hệ số tương quan giữa các cặp biến trong mô hình nghiên cứu.
Bảng 4 2 Ma trận hệ số tương quan các biến trong mô hình nghiên cứu biến phụ thuộc ROA roa 0.1481 0.7605 -0.5650 0.7123 0.7246 0.7043 -0.3974 0.5614 0.1224 1.0000 for 0.0666 0.0105 -0.3377 0.2288 0.0033 0.3525 -0.0834 -0.1839 1.0000 gov 0.1138 0.6172 -0.1205 0.4211 0.6205 0.4661 -0.6185 1.0000 age -0.1725 -0.5022 0.1210 -0.4103 -0.5227 -0.4931 1.0000 eta 0.0523 0.6055 -0.4438 0.5567 0.6671 1.0000 branch 0.1364 0.6982 -0.3566 0.6096 1.0000 loan 0.1615 0.6211 -0.4778 1.0000 deposit -0.0998 -0.4336 1.0000 size 0.1683 1.0000 mrd 1.0000 mrd size deposit loan branch eta age gov for roa
corr mrd size deposit loan branch eta age gov for roa
(Nguồn: Kết quả chạy STATA)
Bảng 4 3 Ma trận hệ số tương quan các biến trong mô hình nghiên cứu biến phụ thuộc ROE roe 0.2249 0.7962 -0.5653 0.6976 0.6637 0.6249 -0.4007 0.5366 0.1108 1.0000 for 0.0666 0.0105 -0.3377 0.2288 0.0033 0.3525 -0.0834 -0.1839 1.0000 gov 0.1138 0.6172 -0.1205 0.4211 0.6205 0.4661 -0.6185 1.0000 age -0.1725 -0.5022 0.1210 -0.4103 -0.5227 -0.4931 1.0000 eta 0.0523 0.6055 -0.4438 0.5567 0.6671 1.0000 branch 0.1364 0.6982 -0.3566 0.6096 1.0000 loan 0.1615 0.6211 -0.4778 1.0000 deposit -0.0998 -0.4336 1.0000 size 0.1683 1.0000 mrd 1.0000 mrd size deposit loan branch eta age gov for roe
corr mrd size deposit loan branch eta age gov for roe
(Nguồn: Kết quả chạy STATA)
Kết quả ma trận tương quan, ta thấy được mối tương quan dương cao giữa danh tiếng truyền thông (MDR) và hiệu quả hoạt động của ngân hàng đaiị diện bởi hai biến độc lập là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu Điều này đúng với các lý thuyết đã nghiên cứu trước đây như
Rosen & cộng sự (2005); Đoàn Ngọc Thắng, Nguyễn Thị Hồng Hải và HoàngPhương Dung (2020).
Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến (VIF) là một chỉ số được sử dụng để phát hiện có hay không việc biến độc lập này có tương quan với biến độc lập khác VIF đo lường phương sai của các hệ số hồi quy tăng như thế nào nếu các biến độc lập tương quan với nhau Theo nguyên tắc, nếu giá trị của VIF vượt quá 5 thì có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình Một trong những biện pháp được sử dụng để kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho mỗi biến độc lập VIF có thể được tính thông qua phương trình sau đây: VIF=1/(1+R 2 ) ”
Dưới đây là kết quả kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu:
Bảng 4 4 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Mô hình biến phụ thuộc ROA Mô hình biến phụ thuộc ROE
Kết quả ước lượng
4.4.1 Kết quả ước lượng biến phụ thuộc ROA
Mô hình được ước tính với tổng số 16 ngân hàng trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2020 với 144 quan sát Dưới đây là kết quả ước lượng mô hình biến phụ thuộc ROA với 03 phương pháp ước lượng bao gồm mô hình OSL, mô hình FEM, mô hình REM
Bảng 4 5 Kết quả ước lượng biến phụ thuộc ROA
Biến Mô hình OLS Mô hình FEM Mô hình REM
(Nguồn: Kết quả phân tích Stata)
Phương pháp kiểm định hausman (1978) được tác giả cho rằng là phép kiểm định phù hợp nhằm đưa ra quyết định lựa chọn mô hình ước lượng cho nghiên cứu này. Phương pháp kiểm định Hausman (1978) được thực hiện nhằm kiểm định các giả thuyết như sau:
H0: Lựa chọn mô hình REM
H1: Lựa chọn mô hình FEM
Bảng 4.4 thống kế kết quả kiểm định Hausman (1978) đối với mô hình hồi quy biến phụ thuộc ROA Kết quả cho giá trị P-value > 5% nên giả thuyết H0 được chấp thuận Từ đó có thể kết luận trong trường hợp này mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc ROA.
Kiểm định lựa chọn giữa mô hình REM và mô hình OLS cho ta giá trị F (1,
15) = 0,197 có giá trị ProbF> 0,05 nên mô hình OLS phù hợp hơn REM, kết quả kiểm định sự tồn tại của các yếu tố ngẫu nhiên (Breusch và Pagan Lagrangian) cho thấy giá Pro là 1.000> 0,05 cho thấy mô hình không có yếu tố ngẫu nhiên nên phương pháp ước lượng tốt nhất là mô hình OLS.
Sau đó, nghiên cứu kiểm định các khuyết tật của mô hình cho thấy mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi và không có tự tương quan (Prob > F 0.663 > 0.05) Do vậy, có thể kết luận mô hình OLS là mô hình giải thích tốt nhất về mối quan hệ giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc ROA.
4.4.2 Kết quả ước lựơng biến phụ thuộc ROE
Dưới đây là kết quả ước lượng biến phụ thuộc ROE
Bảng 4 6 Kết quả ước lượng biến phụ thuộc ROE
Biến Mô hình OLS Mô hình FEM Mô hình REM
Bảng 4.4 thống kế kết quả kiểm định Hausman (1978) đối với mô hình hồi quy biến phụ thuộc ROE Kết quả cho giá trị P-value (0.0733) > 5% nên giả thuyết
H0 được chấp thuận Từ đó có thể kết luận trong trường hợp này mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc ROE.
Kiểm định lựa chọn giữa mô hình REM và mô hình OLS cho ta giá trị F (1,
15) = 1.485 có giá trị Prob > 0,05 nên mô hình OLS phù hợp hơn REM, kết quả kiểm định sự tồn tại của các yếu tố ngẫu nhiên (Breusch và Pagan Lagrangian) cho thấy giá Pro là 1.000> 0,05 cho thấy mô hình không có yếu tố ngẫu nhiên nên phương pháp ước lượng tốt nhất là mô hình OLS.
Sau đó, nghiên cứu kiểm định các khuyết tật của mô hình cho thấy mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi và không có tự tương quan (Prob > F 0.2419 > 0.05) Do vậy, có thể kết luận mô hình OLS là mô hình giải thích tốt nhất về mối quan hệ giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc ROE.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả mô hình hồi quy sẽ trả lời cho câu hỏi nghiên cứu về mối quan hệ giữa danh tiếng truyền thông với hiệu quả hoạt động của các ngân hàng (đại diện bởi hai biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) Bảng 4.6 sẽ trình bày tổng hợp kết quả ước lượng theo mô hình OLS với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE).
Bảng kết quả ước lượng mô hình trình bày mối quan hệ giữa các biến giải thích với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) Trong đó, các yếu tố: quy mô doanh nghiệp, cấu trúc tài sản, hiệu quả hoạt động, đặc điểm riêng của tài sản doanh nghiệp, tỷ lệ thanh khoản, hình thức sở hữu có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% và 5% Cụ thể đối với từng mô hình như sau:
Bảng 4 7 Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại
Các biến giải thích ROA ROE
Bảng 4.6 cho thấy chín yếu tố giải thích được 76.31% sự thay đổi của tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản và 74% tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của các ngân hàng trong các năm từ 2012 đến 2020 Đa số các yếu tố có độ tin cậy cao, tức là có tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Dưới đây là các phân tích cụ thể:
Danh tiếng truyền thông trong nghiên cứu này được đại diện bởi biến điểm MDR của các ngân hàng Kết quả ước lượng OLS cho thấy danh tiếng truyền thông có mối tương quan dương đối với cả hai biến phụ thuộc đại diện cho hiệu quả hoạt động của ngân hàng là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) Tuy nhiên, mối quan hệ giữa danh tiếng truyền thông với ROA không có ý nghĩa thống kê, trong khi đó mối quan hệ giữa danh tiếng truyền thông và ROE có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% Kết quả này cho thấy giả thuyết của nghiên cứu là danh tiếng truyền thông có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại Việt Nam được ủng hộ Kết quả có sự tương đồng với kết quả nghiên cứu của một số nhà nghiên cứu tài chính khi thực hiện các đề tài tương tự tại các phạm vi nghiên cứu khác nhau (Inglis và cộng sự, 2006) Tuy nhiên, kết quả này cho thấy sự khác biệt với kết quả nghiên cứu của nhóm nhà nghiên cứu Đoàn Ngọc Thắng, Nguyễn Thị Hồng Hải và Hoàng Phương Dung (2020) Thực tế cho thấy các ngân hàng có danh tiếng truyền thông tốt gặp nhiều thuận lợi hơn các đối thủ cùng ngành trong việc thu hút khách hàng, điều này đã góp phần tích cực trong việc thúc đấy tăng trưởng doanh thu Từ đó cải thiện lợi nhuận và nâng cao hiệu quả tài chính của ngân hàng.
Kết quả ước lượng cho thấy yếu tố Quy mô ngân hàng có mối tương quan dương đối với cả hai biến phụ thuộc đại diện cho hiệu quả hoạt động của ngân hàng là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) Cả hai mối quan hệ này đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% Kết quả nghiên cứu này tương đồng với nhận định của Rosen & cộng sự (2005) cho rằng ngân hàng có quy mô lớn sẽ xây dựng cho mình những mục tiêu hoạt động và đối tượng khách hàng mục tiêu khác so với các ngân hàng có quy mô nhỏ hơn Do vậy, chi phí dành cho hoạt động marketing, quảng bá tiếp cận khách hàng cũng khác nhau và điều này ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Kết quả ước lượng OLS với biến số Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản của ngân hàng phát hiện ra tốn tại mối tương quan âm giữa yếu tố này đối với cả hai biến phụ thuộc đại diện cho hiệu quả hoạt động của ngân hàng là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) , đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% Điều này cho thấy, khi các ngân hàng tập trung chiến lược theo hướng quá chú trọng vào huy động thì sẽ tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng do áp lực liên quan đến chi phí tiền gửi, trong bối cảnh các ngân hàng đang phải cạnh tranh với nhau về mức lãi suất huy động nhằm thu hút nguồn vốn nhàn rỗi thị trường.
Bên cạnh đó, kết quả ước lượng OLS cũng cho thấy tồn tại đồng thời mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ nợ vay trên tổng tài sản của ngân hàng với cả hai biến phụ thuộc đại diện cho hiệu quả hoạt động của ngân hàng là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) ở mức ý nghĩa 1% Điều này cho thấy, khi ngân hàng tập trung chiến lược phát triển để phát triển cho vay thì ngân hàng sẽ có nhiều cơ hội nâng cao hiệu quả hoạt động thông qua tăng trưởng doanh thu, từ đó thúc đẩy tăng trưởng lợi nhuận Tuy nhiên, nếu ngân hàng chú trọng phát triển cho vay nhưng thiếu những biến pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng thì ngân hàng sẽ phải đối mặt với những quy cơ liên quan đến nợ xấu Do vậy, việc phát triển thị trường cho vay cần được thực hiện song song với việc nghiên cứu và hoàn thiện hoạt động quản trị rủi ro trong ngân hàng Sufian và Chong (2008) chỉ ra, tổng số khoản vay và số dự phòng rủi ro cho vay thể hiện mức độ rủi ro tín dụng cao cho thấy mức độ sinh lời thấp Sastrosuwito và Suzuki (2012) giải thích rằng, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản cao có xu hướng làm giảm khả năng sinh lời của ngân hàng.
Trong nghiên cứu này yếu tố thương hiệu (BRANCH) được đo lường bằng cách logarit tự nhiên của tổng số chi nhánh mà ngân hàng đã thành lập trong phạm vi nước Việt Nam Kết quả ước lượng OLS cho thấy yếu tố này có mối tương quan dương với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghía 5% và mối tương quan dương với tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) không có ý nghĩa thống kê Một ngân hàng thương mại càng có một mạng lưới chi nhánh trải rộng sẽ càng dễ dàng tiếp cận với người dân hơn, và thông qua đó cũng dễ dàng xây dựng hình ảnh trong mắt công chúng hơn Bên cạnh đó, cũng giúp ngân hàng thúc đẩy doanh thu, tăng lợi nhuận của ngân hàng.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) có mối tương quân dương với cả tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu
(ROE) Điều này cho thấy, khi ngân hàng có mức độ an toàn vốn càng cao thì càng có nhiều cơ hội trong việc nâng cao lợi nhuận của ngân hàng Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của một số học giả trong và ngoài nước như Rosen & cộng sự (2005); Đoàn Ngọc Thắng, Nguyễn Thị Hồng Hải và Hoàng Phương Dung (2020).
AGE là biến thể hiên thâm niên trong lĩnh vực ngân hàng đó và được đo bằng số năm mà ngân hàng đó đã hoạt động tại Việt Nam Kết quả ước lượng cho thấy tồn tại mối tương quan dương giữa thâm niên hoạt động của ngân hàng với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% và mối tương quan dương không có ý nghĩa thống kê với tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu Một ngân hàng thương mại với thâm niên lâu năm hoạt động trong ngành tất nhiên sẽ có cơ hội được công chúng biết đến dễ dàng hơn so với một ngân hàng thương mại vừa được thành lập cách đây không lâu Đồng thời, với uy tín lâu năm trên thị trường thì ngân hàng sẽ có cơ hội thuận lợi hơn trong việc nâng cao khả năng sinh lợi của mình.
Kết quả ước lượng OLS cho thấy việc ngân hàng có sở hữu vốn góp của nhà nước hay không có mối tương quan dương với cả hai biên phụ thuộc đại diện cho khả năng sinh lợi của ngân hàng bao gồm tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) với mức ý nghĩa thống kê 5% và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) với mức ý nghĩa thống kê là 10% Việc ngân hàng sở hữu tư nhân hay sở hữu nhà nước sẽ có những khác biệt trong những quy định, điều lệ, do vậy, hoạt động của các ngân hàng này cũng ảnh hưởng bởi điều này Một ngân hàng thương mại khi được Nhà nước góp vốn sẽ vừa nhận được những điều tích cực lẫn tiêu cực Nhờ có sự hỗ trợ quản lý của Nhà nước, ngân hàng thương mại có thể xây dựng chiến lược kinh doanh, phát triển tuy nhiên ngược lại thì ngân hàng thương mại đó cũng sẽ chịu sự quản lý chặt chẽ của Nhà nước.
Kết quả ước lượng OLS cho thấy yếu tố sở hữu vốn góp của tổ chức/cá nhân là người nước ngoài có mối tương quan âm với cả hai biên phụ thuộc đại diện cho khả năng sinh lợi của ngân hàng bao gồm tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) Tuy nhiên, cả hai mối quan hệ này đều không có ý nghĩa thống kê Một ngân hàng thương mại khi nhận được vốn đầu tư từ nước ngoài sẽ góp phần mở ra nhiều cơ hội phát triển, cũng như tìm kiếm được thêm nhiều khách hàng tiềm năng Mặt khác, danh tiếng của tổ chức/cá nhân nước ngoài cũng sẽ góp phần gia tăng danh tiếng cho ngân hàng thương mại đó.
3220998 4.06 0.000 6777764 1.940384 deposit -.9106201 2440662 -3.73 0.000 -1.388981 -.432259
sq: Obs per group
Group variable: id Number of groups = 16
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 144
xtreg roa mrd size deposit loan branch eta age gov for,fe rho 0 (fraction of variance due to u_i) sigma_e 37998775 sigma_u 0
_cons -1.449354 3880322 -3.74 0.000 -2.209883 -.6888244 for -.2054214 2015004 -1.02 0.308 -.600355 1895121 gov 23841 0995942 2.39 0.017 0432089 4336111 age 0975718 0378266 2.58 0.010 0234331 1717105 eta 3.952565 1.02374 3.86 0.000 1.946072 5.959059 branch 123975 0603865 2.05 0.040 0056198 2423303 loan 1.30908 3220998 4.06 0.000 6777764 1.940384 deposit -.9106201 2440662 -3.73 0.000 -1.388981 -.432259 size 1500392 0412627 3.64 0.000 0691658 2309125 mrd 0415627 0651391 0.64 0.523 -.0861077 169233 roa Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(9) = 469.66 overall = 0.7780 max = 9 between = 0.8440 avg = 9.0 within = 0.7682 min = 9
Group variable: id Number of groups = 16
Random-effects GLS regression Number of obs = 144
xtreg roa mrd size deposit loan branch eta age gov for,re Prob>chi2 = 0.5815 = 7.54 chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg for -.1942818 -.2054214 0111397 0474206 gov 2528346 23841 0144246 0227 age 0955749 0975718 -.0019969 0128874 eta 3.133259 3.952565 -.8193065 3570947 branch 143655 123975 01968 0265056 loan 1.197794 1.30908 -.1112864 1222763 deposit -.9724173 -.9106201 -.0617973 0668418 size 1725245 1500392 0224853 0129131 mrd 0123793 0415627 -.0291834 0239817
ROA_FEM ROA_REM Difference S.E.
hausman ROA_FEM ROA_REM
Estimated results: roa[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t]
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
xtserial roa mrd size deposit loan branch eta age gov for
_cons -1.449354 3743165 -3.87 0.000 -2.183 -.7157067 for -.2054214 194378 -1.06 0.291 -.5863953 1755524 gov 23841 0960739 2.48 0.013 0501086 4267113 age 0975718 0364895 2.67 0.007 0260536 1690899 eta 3.952565 987554 4.00 0.000 2.016995 5.888135 branch 123975 058252 2.13 0.033 0098032 2381468 loan 1.30908 3107145 4.21 0.000 700091 1.91807 deposit -.9106201 2354392 -3.87 0.000 -1.372073 -.4491676 size 1500392 0398041 3.77 0.000 0720245 2280538 mrd 0415627 0628367 0.66 0.508 -.0815949 1647202 roa Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]
Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 16
Estimated covariances = 1 Number of obs = 144
Cross-sectional time-series FGLS regression
xtgls roa mrd size deposit loan branch eta age gov for
esttab ROA_FEM ROA_REM ROA_GLS
II HỒI QUY BIẾN PHỤ THUỘC ROE
_cons -18.90309 5.32959 -3.55 0.001 -29.44409 -8.362084 for -1.856856 2.767591 -0.67 0.503 -7.33067 3.616957 gov 2.289904 1.367918 1.67 0.096 -.4156006 4.995408 age 8533766 5195448 1.64 0.103 -.1741926 1.880946 eta 25.61915 14.06098 1.82 0.071 -2.191021 53.42933 branch 4269486 8294028 0.51 0.608 -1.213466 2.067363 loan 16.30509 4.424013 3.69 0.000 7.555162 25.05502 deposit -12.556 3.352229 -3.75 0.000 -19.18613 -5.925875 size 3.416737 566739 6.03 0.000 2.295826 4.537648 mrd 1.835005 8946803 2.05 0.042 0654831 3.604527 roe Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]
Total 14794.189 143 103.455867 Root MSE = 5.1861 Adj R-squared = 0.7400 Residual 3603.98834 134 26.8954354 R-squared = 0.7564 Model 11190.2006 9 1243.35562 Prob > F = 0.0000 F(9, 134) = 46.23 Source SS df MS Number of obs = 144 reg roe mrd size deposit loan branch eta age gov for
Mean VIF 2.13 mrd 1.07 0.933521 deposit 1.61 0.621917 for 1.64 0.610670 age 1.90 0.525102 loan 2.08 0.479816 gov 2.47 0.405597 eta 2.71 0.368900 size 2.78 0.360033 branch 2.92 0.342166
F test that all u_i=0: F(15, 119) = 2.11 Prob > F = 0.0138 rho 20980137 (fraction of variance due to u_i) sigma_e 4.8917239 sigma_u 2.5205653
_cons -17.55606 5.173926 -3.39 0.001 -27.80095 -7.311169 for -.9067013 2.664854 -0.34 0.734 -6.183379 4.369977 gov 2.118561 1.314995 1.61 0.110 -.4852602 4.722382 age 5439678 5144414 1.06 0.292 -.4746775 1.562613 eta 6.802495 13.95773 0.49 0.627 -20.8352 34.44019 branch 1.150246 8489664 1.35 0.178 -.5307921 2.831285 loan 11.25693 4.435241 2.54 0.012 2.474714 20.03915 deposit -14.54283 3.257654 -4.46 0.000 -20.99331 -8.092346 size 3.754044 5565936 6.74 0.000 2.651933 4.856155 mrd 1.252087 8935852 1.40 0.164 -.5173011 3.021475 roe Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] corr(u_i, Xb) = 0.0083 Prob > F = 0.0000 F(9,119) = 43.81 overall = 0.7496 max = 9 between = 0.6587 avg = 9.0 within = 0.7682 min = 9 R-sq: Obs per group:
Group variable: id Number of groups = 16Fixed-effects (within) regression Number of obs = 144 xtreg roe mrd size deposit loan branch eta age gov for,fe
est sto ROE_REM rho 0 (fraction of variance due to u_i) sigma_e 5.1489669 sigma_u 0
_cons -18.90309 5.32959 -3.55 0.000 -29.34889 -8.45728 for -1.856856 2.767591 -0.67 0.502 -7.281236 3.567523 gov 2.289904 1.367918 1.67 0.094 -.3911671 4.970975 age 8533766 5195448 1.64 0.100 -.1649126 1.871666 eta 25.61915 14.06098 1.82 0.068 -1.939866 53.17818 branch 4269486 8294028 0.51 0.607 -1.198651 2.052548 loan 16.30509 4.424013 3.69 0.000 7.634182 24.97599 deposit -12.556 3.352229 -3.75 0.000 -19.12625 -5.985752 size 3.416737 566739 6.03 0.000 2.305949 4.527525 mrd 1.835005 8946803 2.05 0.040 0814637 3.588546 roe Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(9) = 416.06 overall = 0.7564 max = 16 between = 0.6273 avg = 16.0 within = 0.7645 min = 16 R-sq: Obs per group:
Group variable: year Number of groups = 9Random-effects GLS regression Number of obs = 144 xtreg roe mrd size deposit loan branch eta age gov for,re
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg for -2.321489 -1.856856 -.4646326 4333944 gov 2.904566 2.289904 6146623 3821433 age 9753385 8533766 1219619 1282178 eta 32.42171 25.61915 6.802559 3.825736 branch 0861342 4269486 -.3408144 2381953 loan 16.41928 16.30509 1141954 8079682 deposit -14.33208 -12.556 -1.776081 8285484 size 3.247737 3.416737 -.1689999 1357437 mrd 1.953611 1.835005 1186059 1246748
ROE_FEM ROE_REM Difference S.E.
hausman ROE_FEM ROE_REM
Estimated results: roe[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t]
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
xtserial roe mrd size deposit loan branch eta age gov for
_cons -18.90309 5.141206 -3.68 0.000 -28.97966 -8.826507 for -1.856856 2.669765 -0.70 0.487 -7.089501 3.375788 gov 2.289904 1.319567 1.74 0.083 -.2963995 4.876207 age 8533766 5011805 1.70 0.089 -.1289192 1.835672 eta 25.61915 13.56397 1.89 0.059 -.9657398 52.20405 branch 4269486 800086 0.53 0.594 -1.141191 1.995088 loan 16.30509 4.267638 3.82 0.000 7.940672 24.6695 deposit -12.556 3.233738 -3.88 0.000 -18.89401 -6.21799 size 3.416737 5467066 6.25 0.000 2.345212 4.488262 mrd 1.835005 8630561 2.13 0.033 143446 3.526564 roe Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]
Log likelihood = -436.1659 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(9) = 447.11 Estimated coefficients = 10 Time periods = 9 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 16 Estimated covariances = 1 Number of obs = 144
Cross-sectional time-series FGLS regression
xtgls roe mrd size deposit loan branch eta age gov for
esttab ROE_FEM ROE_REM ROE_GLS